针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题，利用先验知识得到肺部 ＣＴ 序列 ＲＯＩ图.像，提出超像素序列分割算法对 ＲＯＩ序列图像进行分割，采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化，根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中，单 张 ＣＴ 图像的平均处理时间为.０．６１ｓ，同时能达到９２．０９±１．５２％的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比，所提算法能在相对较短的时间内获得.较高的分割精准度。